- Ang mga halusinasyon sa ChatGPT ay lumilitaw dahil hinuhulaan ng modelo ang mga salita, hindi nauunawaan ang realidad, at may posibilidad na punan ang mga puwang kapag ang impormasyon ay kakaunti o hindi malinaw.
- Ang wastong paggamit ng mga prompt, na may malinaw na konteksto, tahasang mga limitasyon, mga kahilingan para sa mga sanggunian, at pagkilala sa kawalan ng katiyakan, ay malinaw na nagbabawas sa posibilidad ng mga gawa-gawang sagot.
- Mahalaga ang palaging pagpapatunay ng mahahalagang datos gamit ang mga panlabas na sanggunian at paggamit ng mga angkop na modelo, pamamaraan ng pangangatwiran, at mga konpigurasyon kapag kritikal ang katumpakan.
- Bagama't ang industriya ay nagsisikap na bumuo ng mga bagong pamamaraan sa pagsasanay, ang pangunahing responsibilidad sa pagtuklas ng mga pagkakamali at pagsusuri ng nabuong impormasyon ay nakasalalay sa gumagamit.
Ang mga halusinasyon sa ChatGPT ay naging isa sa mga pinakapinag-uusapang paksa tuwing nababanggit ang generative artificial intelligence, at lumilitaw ang mga ito sa maraming tipikal na error sa ChatGPT . Ito ang mga tugon na tila nakakakumbinsi, nakasulat sa isang kumpiyansang tono, ngunit sa katunayan ay naglalaman ng maling datos, mga gawa-gawang sipi, o mga hindi sinusuportahang konklusyon. Para sa isang taong gumagamit nito dahil sa kuryosidad, maaaring hindi ito problema, ngunit para sa isang taong umaasa sa AI sa kanilang pang-araw-araw na gawain, maaari itong maging isang tunay na sakit ng ulo.
Bagama't imposibleng ganap na maalis ang mga halusinasyon sa isang modelo ng wika sa kasalukuyan, maaari nating mabawasan nang malaki ang mga ito sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng tatlong bagay: mas mahusay na mga prompt, mahusay na mga kasanayan sa pag-verify, at ilang mga pagsasaayos sa kung paano natin ginagamit ang bawat modelo. Ipapaliwanag nang detalyado ng artikulong ito kung ano ang mga halusinasyon na ito, kung bakit nangyayari ang mga ito, kung ano ang ginagawa ng industriya (at ang OpenAI sa partikular) upang mabawasan ang mga ito, at, higit sa lahat, kung paano mo mababago ang iyong paggamit ng ChatGPT upang makagawa ito ng mas kaunting mga pagkakamali.
Ano ang mga halusinasyon sa ChatGPT at bakit nangyayari ang mga ito?
Sa konteksto ng AI, nangyayari ang isang halusinasyon kapag ang isang modelo tulad ng ChatGPT ay bumubuo ng mali, gawa-gawa, o hindi sinusuportahang impormasyon , ngunit inilalahad ito sa natural na paraan na tila totoo. Hindi ito limitado sa isang pagkakamali lamang sa isang numero; kung minsan ay bumubuo ito ng mga buong talata, direktang sipi, pangalan ng mga pag-aaral, o mga argumento na wala sa anumang maaasahang mapagkukunan.
Nangyayari ito dahil ang ChatGPT, tulad ng ibang malalaking modelo ng wika, ay hindi nakakaintindi sa mundo tulad ng iyong pag-unawa . Hindi nito pinangangatwiranan o sinusuri ang mga katotohanan laban sa isang real-time na database; sa halip, kinakalkula nito kung aling salita ang malamang na susunod sa nauna, batay sa mga pattern na natutunan nito sa panahon ng pagsasanay nito. Sa esensya, ito ay isang napaka-sopistikadong text completionist.
Kapag ang tanong na iyong itinatanong ay naaayon sa naobserbahan ng modelo sa panahon ng pagsasanay, kadalasan ay tama ang nakukuha nito. Ang problema ay lumilitaw kapag humihingi ka ng napaka-espesipiko, madalang, o hindi maayos na naipakitang impormasyon sa datos ng pagsasanay nito. Sa mga sitwasyong ito, "napipilitan" itong punan ang mga patlang ng kung ano ang itinuturing nitong pinaka-malamang na sagot, kahit na walang sumusuportang katotohanan.
Isang tipikal na halimbawa ay ang paghingi ng direktang sipi mula sa isang partikular na awtor . Kung ang datos ng pagsasanay ay hindi naglalaman ng eksaktong sipi na iyon, maaaring mag-imbento ang gumagamit ng pariralang "tunog" katulad ng sa awtor na iyon, iugnay ito sa kanila nang natural, at kung minsan ay kinikilala lamang ang pagkakamali kapag iginiit ng gumagamit. Ganito rin ang naaangkop sa mga petsa, pigura, pantangi na pangalan, o mga sanggunian sa mga akademikong artikulo—mga lugar na partikular na madaling kapitan ng mga halusinasyon.
Mayroon ding isa pang mahalagang salik: maraming modelo ang sinanay upang laging magbigay ng tugon . Ang hayagang pagkilala sa "Hindi ko alam" ay hindi naging prayoridad sa kanilang pagsasanay; kaya naman, may posibilidad silang punan ang impormasyon kahit na ang datos na kanilang pinangangasiwaan ay hindi sapat o hindi malinaw.
Paano gumagana ang ChatGPT sa loob ng katawan (at ano ang ibig sabihin nito para sa mga halusinasyon)
Para mas maunawaan kung bakit ang ChatGPT ay hindi mahuhulaan, makatutulong na tandaan na ito ay isang modelo ng wika na sinanay sa napakaraming teksto. Sa panahon ng pagsasanay, natututo ito ng mga padron: kung aling mga salita ang may posibilidad na magkatugma, kung aling mga istruktura ng pangungusap ang tipikal sa isang siyentipikong artikulo, kung paano isinusulat ang isang balita, kung paano pinagtatalunan ang isang sanaysay, at iba pa.
Kapag tinanong mo ito, hindi naghahanap ang ChatGPT sa internet (maliban sa mga bersyong may naka-enable na web browsing), kundi hinuhulaan nito, salita por salita, ang malamang na susunod na tugon batay sa kontekstong ibinigay mo. Kaya naman, kapag nakita mo itong dahan-dahang nagta-type sa screen, parang tinatapos nito ang teksto nang real time, nang hindi "nag-iisip" tulad ng ginagawa ng isang tao.
Ito ang nagpapaliwanag kung bakit napakahusay nito sa paggaya ng mga istilo, pagbubuod ng mga teksto, o pagbuo ng magkakaugnay na mga tugon mula sa dokumentasyong iyong ibinibigay, ngunit kung bakit din ito maaaring mabigo nang husto kapag humihingi ka ng datos na nangangailangan ng tumpak na katumpakan. Kung hindi ito sigurado tungkol sa impormasyon, ang modelo ay may posibilidad na punan ang mga puwang upang maiwasan ang pagkagambala sa daloy ng diskurso.
Bukod pa rito, ang paraan ng pagsasanay sa AI ay may malaking epekto. Ayon sa kaugalian, ang prayoridad ay nasa modelo na lumilikha ng kapaki-pakinabang at nakakakumbinsing mga sagot para sa gumagamit , na kung minsan ay sumasalungat sa mahigpit na katumpakan ng mga katotohanan. Ang pagkamit ng balanseng ito ay isa sa mga pangunahing hamon sa industriya sa kasalukuyan.
OpenAI at mga estratehiya sa industriya upang mabawasan ang mga halusinasyon
Sa mga nakaraang taon, maraming kritisismo ang lumitaw patungkol sa mga halusinasyon ng generative AI, mula sa mga pagkakamali sa mga pampublikong demonstrasyon (tulad ng sikat na kaso ng isang maling pahayag tungkol sa James Webb Space Telescope) hanggang sa mga kathang-isip na sanggunian na ginamit sa mga konteksto ng legal o media. Ang ganitong uri ng mga pagkabigo ay nag-udyok sa mga kumpanyang tulad ng OpenAI na pag-isipang muli kung paano nila sinasanay at sinusuri ang kanilang mga modelo.
Isa sa mga linya ng pananaliksik na ginagawa ng OpenAI ay kilala bilang "process monitoring ." Sa halip na magtuon lamang sa kung tama ang pangwakas na sagot ("outcome monitoring"), tinatangka nitong suriin at gantimpalaan ang modelo para sa iba't ibang yugto ng pangangatwiran na sinusundan nito upang makarating sa sagot na iyon.
Ang ideya ay kung ang AI ay gagantimpalaan para sa malinaw at magkakaugnay na pangangatwiran , at hindi lamang para sa pagdating sa isang maayos na pangwakas na sagot, ang posibilidad na makarating ito sa mali ngunit tila maayos na mga konklusyon ay nababawasan. Nagbibigay-daan din ito sa modelo na mas maipaliwanag ang mga hakbang na ginawa nito, na inilalapit ito sa isang parang-tao na "kadena ng pangangatwiran."
Gayunpaman, mayroong malaking pag-aalinlangan sa loob ng komunidad tungkol sa lawak kung saan ang pamamaraang ito ay tunay na makakapag-alis ng mga halusinasyon. Ang mga eksperto sa privacy at etika ay nananawagan para sa higit pang mga detalye tungkol sa datos at mga halimbawang ginamit sa mga proseso ng pagsasanay na ito, pati na rin ang independiyenteng, peer-reviewed na pananaliksik upang mapatunayan ang mga resulta.
Sa ngayon, hindi pa nagtakda ang OpenAI ng tiyak na petsa para sa malawakang paglulunsad ng mga pamamaraang ito sa lahat ng produkto nito, ngunit nilinaw nito na ang pagbabawas ng mga kamalian ay isang prayoridad. Samantala, ang praktikal na responsibilidad para sa wastong paggamit ay higit na nakasalalay sa gumagamit.
Pagbabago sa pag-uugali: kapag tila mas naghahalu-halusin ang ChatGPT
Napansin ng maraming regular na gumagamit na, sa paglipas ng panahon, ang ChatGPT ay tila mas madaling malito, o nalilito sa ibang paraan , lalo na kapag nagtatrabaho sa mahahabang dokumento, akademikong sitasyon, o mga takdang-aralin sa pananaliksik. Ang isang tipikal na halimbawa ay ang mga mananaliksik na nag-a-upload ng isang dosenang PDF at humihiling ng mga buod, pagtukoy sa mga pangunahing tema, at direktang mga sipi upang suportahan ang kanilang mga konklusyon.
Isang paulit-ulit na reklamo ay kapag hinihingan ng mga direktang sipi na may mga sanggunian , nagsisimulang gumawa-gawa ang modelo ng mga ito. Kahit na naitama at kinilala, mas marami pa siyang nabubuong maling sipi, at sa ilang mga chat, tila pumapasok siya sa isang uri ng "hallucination loop" kung saan mahirap siyang makawala nang hindi nagsisimula ng bagong pag-uusap.
Ang isa pang madalas na binabanggit na problema ay ang epekto ng pinahusay na memorya at cross-context . Kapag naaalala ng assistant ang mga kagustuhan o paksang tinalakay sa ibang mga pag-uusap, maaari nitong simulan ang paghalu-haluin ang mga field nang hindi naaangkop: halimbawa, ang pagpapakilala ng mga konsepto ng quantum computing kapag sumasagot sa mga tanong tungkol sa agham panlipunan, dahil lamang sa nabanggit ng user ang quantum mechanics sa ibang chat.
Pinili ng ilang tao na subukan ang mga alternatibong kagamitang dalubhasa sa pagsusuri ng dokumento, tulad ng mga sistemang nakatuon sa PDF tulad ng NotebookLM , matapos mapansin na ang ChatGPT ay bumubuo ng mga panipi na tila kapani-paniwala ngunit hindi naman talaga. Sa mga kasong ito, ang modelo ay nananatiling isang kapaki-pakinabang na kagamitan para sa pagkamalikhain, brainstorming, o paunang pagbalangkas, ngunit mas maingat na ginagamit para sa mga gawaing nangangailangan ng akademikong katumpakan.
Sa loob ng OpenAI ecosystem, naobserbahan din ang mga pagkakaiba sa pagitan ng mga modelo. Ang mga bersyong nakatuon sa mas tumpak na pangangatwiran, tulad ng pamilyang o3 , ay may posibilidad na maging mas mabagal ngunit nakakabuo ng mas kaunting mga ilusyon sa detalyadong pagsusuri ng dokumento. Ang iba pang mga variant, tulad ng GPT-4o o mas magaan na mga modelo, ay napakahusay para sa pagkamalikhain at bilis, ngunit dapat gamitin nang may pag-iingat kapag kinakailangan ang ganap na na-verify na datos.
Paano mabawasan ang mga halusinasyon sa ChatGPT gamit ang magagandang prompt
Bagama't nagtatakda ng limitasyon ang disenyo ng modelo, ang paraan ng iyong pagtatanong ay may malaking epekto; ang pag-customize ng ChatGPT at pagpino ng mga prompt ay maaaring lubos na makabawas sa posibilidad na mag-imbento lamang ang ChatGPT , o kahit man lang matiyak na aalertuhan ka nito kapag wala itong sapat na impormasyon.
Isa sa mga susi ay ang pagbibigay ng malinaw at tiyak na konteksto . Kung mas malabo ang instruksyon, mas maraming espasyo ang kailangang punan ng modelo ng mga pagpapalagay. Sa halip na magtanong, "Ano ang kasaysayan ng Mexico?", mas mainam na tukuyin ang: "Ipaliwanag ang tatlong pangunahing dahilan ng pagsisimula ng Kalayaan ng Mexico, na sinusuportahan ang iyong sagot gamit ang mga kinikilalang makasaysayang sanggunian."
Malaking tulong din ang paglimita sa saklaw ng impormasyon . Kung bibigyan mo sila ng isang dokumento o isang set ng mga teksto, sabihin sa kanila na ang kanilang tugon ay dapat na nakabatay lamang sa materyal na iyon: "Sagutin lamang gamit ang impormasyong nakapaloob sa mga artikulong ito. Kung may wala sa kanila, sabihin nating wala kang sapat na datos." Binabawasan nito ang tukso para sa modelo na gumamit ng malabong kaalaman mula sa kanilang pangkalahatang pagsasanay.
Ang isa pang makapangyarihang estratehiya ay ang paghingi ng mga mapagkukunan o pagkilala sa kawalan ng katiyakan . Ang mga pariralang tulad ng "Kung hindi ka sigurado, tahasang sabihin na hindi mo alam" o "Huwag mag-imbento ng impormasyon; kung may anumang datos na nawawala, ipahiwatig ito" ay gumagabay sa modelo na unahin ang katapatan kaysa sa kahusayan. Bagama't hindi ito tiyak, kadalasan nitong binabawasan ang rate ng mga lantaran na pag-imbento.
Kung mayroon kang access sa API, maaari mong isaayos ang temperatura ng modelo . Ang mababang halaga (malapit sa 0) ay ginagawang mas konserbatibo at mauulit ang output, na binabawasan ang antas ng pagkamalikhain at, samakatuwid, ang panganib ng mga halusinasyon. Hindi mo direktang mababago ang parameter na ito sa web interface, ngunit maaari kang humiling ng katulad nito gamit ang mga tagubilin tulad ng: "Sagutin nang obhetibo, nang walang haka-haka o opinyon."
Mabubuting kasanayan para sa pagtuklas at pagpapatunay ng mga posibleng halusinasyon
Bukod sa pagpapabuti ng mga prompt, mahalagang magpatupad ng sistematikong gawain sa pag-verify . Ang parehong mga pamamaraan na ginagamit natin upang matukoy ang mga panloloko online ay maaaring gamitin upang matukoy ang mga kahina-hinalang tugon ng AI.
Ang unang rekomendasyon ay halos sentido komun, ngunit sulit itong ulitin: palaging beripikahin ang mahahalagang impormasyon gamit ang mga mapagkakatiwalaang panlabas na mapagkukunan. Kung ang ChatGPT ay magbibigay sa iyo ng datos na numerikal, mga petsa, mga pangalan ng may-akda, o mga sanggunian sa pag-aaral, tingnan ang mga ito sa mga opisyal na website, mga akademikong database, mga libro, o mga artikulo na sanggunian; halimbawa, sumangguni sa mga listahan ng mga gawain kung saan ang ChatGPT ay nabigong makahanap ng mga kaugnay na halimbawa.
Malaking tulong din na hilingin sa modelo na ipakita ang kanilang pangangatwiran nang sunud-sunod . Ang mga tagubilin tulad ng "Ipaliwanag mo sa akin kung paano ka nakarating sa konklusyong iyon, nang sunud-sunod" ay nagbibigay-daan sa iyo na matukoy ang mga lohikal na puwang o mga hindi makatwirang hakbang. Kung nakikita mong walang katuturan ang "landas," ang sagot ay malamang na batay sa isang halusinasyon.
Ang paghahati-hati ng malalaking tanong sa mga partikular na sub-tanong ay nakakatulong upang maiwasan ang modelo na kailangang masakop ang napakaraming konteksto nang sabay-sabay. Sa halip na magtanong ng isang makro-tanong tungkol sa isang buong larangan, magtanong muna tungkol sa mga pangunahing teorya, pagkatapos ay tungkol sa mga pangunahing may-akda, pagkatapos ay tungkol sa empirikal na ebidensya, at iba pa. Sa ganitong paraan, maaari mong patunayan ang bawat bloke nang nakapag-iisa.
Sa mga bersyon ng ChatGPT na may paghahanap sa internet , tulad ng ilang bayad na plano na may naka-enable na pag-browse, sulit na paganahin ang feature na ito kapag kailangan mo ng napapanahong impormasyon. Bagama't hindi nito inaalis ang mga halusinasyon, binabawasan nito ang panganib dahil ang modelo ay umaasa sa mga totoong dokumento sa halip na lamang sa statistical memory.
Isang kawili-wiling paraan ay ang pag-uulit ng parehong prompt na may kaunting mga pagkakaiba-iba . Kung ang modelo ay nagbibigay ng magkasalungat na mga sagot sa halos magkaparehong mga tanong, ito ay isang magandang indikasyon na maaaring ito ay gawa-gawa lamang o hindi maaasahang pag-e-extrapolate. Sa ganitong mga kaso, ipinapayong magsagawa ng masusing panlabas na beripikasyon.
Panghuli, kung gagamit ka ng API o mga advanced na configuration, magtakda ng mga permanenteng instruksyon sa system tulad ng: “Kung hindi ka sigurado sa isang impormasyon, sumagot ng 'Wala akong sapat na impormasyon' at huwag nang manghula.” Hindi nito lubusang inaalis ang problema, ngunit nagtatatag ito ng mas mahigpit na pamantayan ng katapatan.
Mga configuration at mga mode ng paggamit na nagbabawas ng mga error
Bukod sa mga prompt, may ilang partikular na setting sa loob ng ChatGPT na makakatulong sa iyong mabawasan ang mga gawa-gawang tugon , lalo na kung ginagamit mo ito araw-araw para sa mga sensitibong paksa tulad ng pananaliksik, agham, o batas.
Kung mayroon kang access sa mga advanced na modelo na may integrated web search , magandang ideya ang pag-activate ng mga ito kapag gumagamit ng mabilis na nagbabagong datos (mga kasalukuyang kaganapan, regulasyon, mga kamakailang literatura). Sa pamamagitan ng pag-asa sa real-time na impormasyon, mas maraming opsyon ang AI para sa paghahambing at mas kaunting pangangailangang punan ang mga kakulangan gamit ang statistical intuition.
Ang tinatawag na mga advanced reasoning mode , tulad ng mga modelong nakatuon sa analytical accuracy (halimbawa, ang pamilya ng o3), ay idinisenyo upang unahin ang katumpakan kaysa sa bilis. Maaaring mas matagal ang pagbuo ng sagot, ngunit may posibilidad silang makagawa ng mas kaunting malubhang pagkakamali sa mga lohikal, matematikal, o detalyadong problema sa pagsusuri ng dokumento.
Isa pang mahalagang tampok ay ang mga pasadyang tagubilin ng ChatGPT . Sa mga setting, maaari mong tukuyin ang uri ng mga tugon na gusto mo: mas teknikal, mas nakapag-aaral, mas maingat, atbp. Halimbawa, maaari mo itong sabihan na unahin ang katumpakan kaysa sa pagkamalikhain, palaging magbanggit ng mga mapagkukunan kapag hindi ito lubos na tiyak, o babalaan ka kung ito ay haka-haka lamang.
Kapag ginagamit ang ChatGPT para sa pananaliksik, mahalagang magbigay ng isang mayamang konteksto, puno ng malinaw na mga sanggunian , lalo na kung humihingi ka ng pagsusuri ng mga artikulo o mga akademikong buod. Ang pagsasama ng mga maaasahang mapagkukunan sa mismong prompt at paglilinaw na ang tugon ay dapat na batay sa mga dokumentong iyon ay magbabawas sa posibilidad na ang modelo ay aasa sa malabong impormasyon.
Huwag kalimutan na ang iba't ibang modelo ay may iba't ibang profile ng panganib . Ang isang magaan na modelo ay maaaring maging mahusay para sa pagbuo ng mga malikhaing ideya ("Bigyan mo ako ng 20 paraan upang makarating mula X patungong Y"), ngunit hindi ito ang pinakamahusay na opsyon para sa pagkuha ng eksaktong mga sipi mula sa isang papel. Sa kabaligtaran, ang isang mas mabigat na modelo ay maaaring ang tamang pagpipilian para sa malalimang pagsusuri, kahit na ito ay mas mabagal. Ang ilan sa mga pagsasaayos na ito ay nagmumula sa mga parameter ng artificial intelligence na humuhubog sa mga modelo.
Mga karaniwang pagkakamali ng gumagamit na nagdudulot ng mga halusinasyon
Marami sa mga halusinasyon na nakikita natin araw-araw ay hindi lamang dahil sa mismong modelo, kundi pati na rin sa kung paano natin ito ginagamit. Mayroong ilang mga pattern ng paggamit na halos nag-aanyaya sa AI na magkamali , at mahalagang matukoy ang mga ito.
Isa sa mga pinakakaraniwang pagkakamali ay ang pagtatanong ng mga tanong na masyadong pangkalahatan . Ang mga kahilingang tulad ng "ipaliwanag ang lahat tungkol sa sikolohiyang panlipunan" o "ibubuod ang pinakabagong teknolohiya sa larangang ito" ay napakalawak kaya pinipilit nito ang modelo na paikliin ang napakaraming impormasyon, na nagpapataas ng posibilidad ng mga pagkakamali o hindi tumpak na pagpapasimple.
Ang isa pang mapanganib na gawain ay ang walang taros na pag-asa sa AI upang makabuo ng mga verbatim na sipi, mga bibliograpikong sanggunian, o mga legal na desisyon nang hindi bineberipika ang mga ito. Sa ganitong uri ng mga gawain, ang mga modelo ng wika ay lalong madaling kapitan ng pag-imbento ng mga pamagat, may-akda, o datos na "maganda ang tunog" ngunit hindi naman talaga umiiral.
Hindi rin nakakatulong ang paghahalo ng napakaraming iba't ibang paksa sa iisang thread . Kung sa isang pag-uusap ay mula sa quantum physics ay patungo sa pedagogy, pagkatapos ay sa batas, at nauuwi sa pag-uusap tungkol sa kasaysayan ng sining, ang konteksto ng chat ay nagiging magulo at nagpapataas ng posibilidad na ang modelo ay maglilipat ng mga konsepto mula sa isang larangan patungo sa isa pa nang hindi kinakailangan.
Mula sa pananaw ng isang saloobin, isang mapanganib na pagkakamali ang pagtrato sa ChatGPT na parang ito ay isang pinagmumulan ng ganap na katotohanan sa halip na isang kasangkapang pansuporta. Tulad ng pagrerepaso mo sa trabaho ng isang intern, dapat mo ring repasuhin ang output ng modelo, lalo na kung ang iyong propesyonal o akademikong reputasyon ang nakataya.
Panghuli, mahalagang tandaan na ang mga modelo ng AI ay maaaring bumuti o lumala sa paglipas ng panahon habang ina-update ang mga ito. Kung mapapansin mo na ang isang partikular na modelo ay nagsisimulang magbigay sa iyo ng mas maraming problema sa pagiging maaasahan sa ilang uri ng mga gawain (halimbawa, pagsusuri ng mahahabang dokumento), isaalang-alang ang paglipat sa ibang variant, pagsisimula ng bago at malinis na chat, o pagsasamahin ito sa iba pang mga espesyalisadong tool.
Paano mamuhay nang may mga halusinasyon habang nasisiyahan pa rin sa ChatGPT
Hindi mawawala ang mga halusinasyon bukas, ngunit hindi ibig sabihin nito na mawawala ang halaga ng ChatGPT. Ang susi ay ang matalinong paggamit ng tool : samantalahin ang mga nagagawa nito nang mahusay (pagsulat, pagbuo ng mga ideya, pagbubuo ng impormasyon, pagbibigay ng malinaw na paliwanag) at maging mas masigasig kapag ginagamit ang mahahalagang datos.
Kung gagamitin mo ito para sa pagkamalikhain, brainstorming, o panimulang pagsusulat, ang mga halusinasyon ay karaniwang hindi gaanong problematiko; maaari pa nga itong magbigay ng mga kawili-wiling twist. Gayunpaman, kung gagamitin mo ito para sa pananaliksik, mga teknikal na ulat, o nilalaman na nangangailangan ng mahigpit na pagsusuri , makabubuting isama ang iyong sariling masusing pagsusuri at huwag maglathala ng anuman nang hindi ito bineberipika.
Sa ganitong pagbabalanse, mahalagang tanggapin ang dalawang katotohanan nang sabay-sabay: ang mga modelong tulad ng ChatGPT ay nagkakamali , minsan ay mga kapansin-pansin, ngunit totoo rin na ang mga tao ay nagkakamali. Kung ang AI ay nagsasagawa ng isang partikular na gawain na hindi gaanong may depekto kaysa sa atin o nakakatulong sa atin na mabawasan nang malaki ang oras na ating ginugugol, nananatili itong isang kaakit-akit na opsyon, basta't hindi natin ipagkakatiwala ang pangwakas na responsibilidad dito.
Sa huli, ikaw ang mananagot sa kung ano ang pinirmahan mo gamit ang iyong pangalan, hindi ang modelo. Ang pagsisi sa ChatGPT para sa isang malubhang pagkakamali ay parang pagsasabi ng "kinain ng aso ang iyong takdang-aralin" : maaaring parang isang dahilan ito, ngunit hindi nito pinapawalang-sala ang mga kahihinatnan. Ang makatuwirang gawin ay matutong tukuyin ang mga maling akala, isama ang mga mekanismo ng pag-verify sa iyong daloy ng trabaho, at unti-unting pinuhin ang mga prompt at setting.
Kung pagsasamahin natin ang mas mahuhusay na modelo, mga bagong pamamaraan sa pagsasanay na nakatuon sa proseso, mga pinagsamang tool sa paghahanap, at isang mas mature na karanasan ng gumagamit, unti-unting mawawalan ng laganap ang mga halusinasyon. Hanggang sa panahong iyon, ang pinakamatalinong paraan ay ituring ang ChatGPT kung ano ito: isang makapangyarihan ngunit hindi tiyak na tool na maaaring magpalakas ng iyong produktibidad hangga't hindi mo tinatanggap ang mga tugon nito nang hindi muna sinusuri ang mga ito.
